今天跟大家聊聊我在Matlab里捣鼓gamma函数的实践记录，这东西听起来高大上，用起来还挺有意思的。
我接到个小任务，要处理一批图像数据，听说用gamma校正能让图像看起来更舒服。当时我就懵，啥是gamma？赶紧上网查资料，大概知道gamma校正就是调整图像的亮度，让暗的地方亮起来，亮的地方暗下去，或者反过来，反正就是让图像更清晰、更符合人眼习惯。
知道概念，接下来就是实战。我得把图像读进Matlab里，这很简单，用imread函数就行。比如，我的图像叫，那就直接img = imread('*');，搞定！现在img就是一个包含图像数据的矩阵。
接下来就是重头戏，怎么用gamma函数进行校正？我找到imadjust这个函数，据说它可以调整图像的灰度。但是直接用imadjust好像没法直接指定gamma值，还得自己算一下。后来我发现，可以直接对图像矩阵里的每个像素值进行幂运算，这不就是gamma校正的原理嘛
比如，我想让图像变亮一点，那就设置gamma值小于1，比如0.5。代码大概是这样：
img = imread('*');
gamma = 0.5;
img_adjusted = im2double(img).^gamma;
imshow(img_adjusted);
这里im2double是把图像数据转换到0到1之间，方便进行幂运算。imshow就是显示图像。跑一下，图像果然亮一些，但是感觉有点过曝。
我又试gamma值大于1的情况，比如2。这回图像变暗，细节更明显。感觉找到点感觉。
后来我又发现，Matlab里有个gamma函数，但是这个函数不是直接用来校正图像的，而是用来计算伽马函数值的。伽马函数本身是个数学函数，跟图像处理没啥直接关系。不过我猜想，imadjust之类的函数内部可能也会用到伽马函数的一些特性，毕竟它跟亮度、对比度这些东西有关联。
为更精确地控制gamma校正，我还尝试自己写函数来实现。基本思路就是遍历图像矩阵的每个像素，然后根据gamma值进行调整。代码大概是这样：
function adjusted_img = my_gamma_correction(img, gamma)
img = im2double(img);
adjusted_img = img.^gamma;
end
然后调用这个函数：
img = imread('*');
gamma = 0.7;
adjusted_img = my_gamma_correction(img, gamma);
imshow(adjusted_img);
效果跟直接用幂运算差不多，但是自己写的好处是可以更灵活地控制参数，比如可以对不同的区域使用不同的gamma值。
我还尝试用histeq函数进行直方图均衡化，这个函数也能改善图像的对比度，但它的原理跟gamma校正不太一样，它是通过重新分布像素值的频率来实现的。有时候，直方图均衡化的效果比gamma校正更但有时候又不如gamma校正，具体用哪个还得看实际情况。
这回实践让我对gamma函数有更深的理解，也学会在Matlab里进行图像处理的一些基本技巧。虽然只是个小小的尝试，但感觉收获满满！